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Investigación

A través de imágenes satelitales, investigador de la UAS estudia calidad de agua de la presa Sanalona

Las imágenes satelitales de Landsat 8 son empleadas para monitorear la calidad del agua, lo que facilita la identificación de contaminantes, variaciones en la turbidez y la salud de los ecosistemas acuáticos

A través de imágenes del satélite Landsat 8, un investigador de la Universidad Autónoma de Sinaloa monitorea la calidad del agua de la presa Sanalona, en la que busca identificación de contaminantes, variaciones de la turbidez y la salud de los ecosistemas acuáticos, informó la institución.

Esto, según el investigador posdoctoral universitario, el doctor Alberto Quevedo Castro, es información esencial para la gestión de recursos hídricos, la planificación de infraestructuras relacionadas con el agua y la toma de decisiones en sectores como la agricultura y la gestión ambiental.

Quevedo Castro actualmente realiza una estancia posdoctoral en la Facultad de Ciencias de la Tierra y el Espacio de la misma UAS, cuyo propósito es estudiar parámetros de la calidad del agua como la clorofila A, sólidos disueltos totales y carbono orgánico total, cuyo propósito es determinar el modelo ideal para el objeto del estudio.

”Y es que la presa Sanalona constituye la unidad de análisis de esta investigación. Una vez obtenido el modelo estadístico para estos parámetros, se pretende replicarlo en las demás presas del estado”, dijo Quevedo Castro.

La metodología para determinar la calidad del agua mediante imágenes satelitales, explicó el investigador, utiliza diferentes técnicas, dependiendo del estudio a realizar.

“En nuestro caso, extraemos puntos de muestreo proporcionados por la Comisión Nacional del Agua en su monitoreo semestral. Utilizamos software de acceso abierto para comparar estos puntos con imágenes, extraer datos, procesarlos y obtener información relevante sobre los parámetros que investigamos”, detalló.

Quevedo Castro resaltó la relevancia de esta investigación al proveer información fidedigna y validada a través de modelos estadísticos e imágenes satelitales.

Para ello se capacita a los entes involucrados para tomar decisiones informadas utilizando herramientas factibles y actualizadas.